ТехноФорум

Лекции по машинному обучению

Лекция от 17.03.2020
Темы лекции:
1. Обобщенный метрический классификатор
2. Метод потенциальных функций

Материалы к лекции:
0. Лекция Воронцова http://www.ccas.ru/voron/download/MetricAlgs.pdf
1. Метод потенциальных функций на machinelearning
2. на Хабре

Контрольные вопросы:
1. Аргументированно назовите недостатки и достоинства метода потенциальных функций.
2. В каких случаях применяется метод потенциальных функций?
3. Чем метод потенциальных функций отличается от метода kNN?
4. В чем суть гипотезы компактности?
5. Какие алгоритмы называют метрическими?

test

непонятно как рассчитывается ядро Парзена..

Достоинства метода потенциальных функций заключаются в нелинейном разбиении множества объектов. Что позволяет решать задачи, которые сложно решить другими методами.
А недостатки — в трудном выборе подходящей потенциальной функции и трудоемкости вычислений, при большом объеме обучающей выборке.

Так?:)

только они же на два класса бьют? или ошибаюсь?